library(knitr)## Global optionsoptions(max.print="80")opts_chunk$set(echo=TRUE,cache=FALSE,prompt=FALSE,tidy=FALSE,comment=NA,message=FALSE,warning=FALSE,options(scipen=999))opts_knit$set(width=75)# Packages utilitaireslibrary(dplyr)
Attaching package: 'dplyr'
The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lag
The following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, union
BUG WARNING : Il peut arriver que la transformation du fichier .Rmd en .html ne s’opère pas et que vous voyiez apparaître le message d’erreur suivant RMarkdown cannot knit: html_dependency not found. Ce message d’erreur persiste même après avoir corrigé le code… ce qui est très pénible. Après avoir cherché sur les forums de discussion, j’ai trouvé une première réponse sur stackoverflow qui consiste simplement à aller sur la flèche descendnate à droite du bouton knitr et effectuer un clear knitr cache avant de relancer le Knitr. Apparemment ça marche, sans que je sache bien pourquoi. Mais la solution la plus efficace semble être d’insérer une option cache=FALSE dans les options globales du fichier Markdown. Cela va sans doute un peu ralentir l’affichage des pages HTML,mais évite les problèmes. On pourra toujours rétablir cache=TRUE si nécessaire
Notre objectif très limité sera de construire une carte interactive utilisant le fonds de carte OpenStreetMap que l’on pourra zoomer en avant ou en arrière. La carte comportera la localisation de la place de la gare à Sucy-en-Brie avec une “épingle” de localisation comportant une photographie de la gare et un petit texte de promotion de celle-ci.
Lancement avec leaflet()
Nous allons avoir besoin des packages suivants :
leaflet puisque c’est l’objet même du cours !
dplyr afin de pouvoir construire des programmes utilisant des pipes %>%
sf pour charger des fonds de carte de différents types (points, lignes polygones)
htmltools et htmlwidgets pour ajouter des popups interactifs sur notre carte
Pour vérifier que le package leaflet est bien installé, nous créons une première carte (vide !)
map <-leaflet()map
Et il n’y a … RIEN ! si ce n’est un bouton de zoom
Remplissage avec addTiles()
On ajoute sur ce fond de carte vide des “tuiles” cartographiques qui sont des images se modifiant selon l’échelle pour apporter plus ou moins de détails. Par défaut, le fonds de carte de référence est le fonds OpenStreetMap
library(leaflet)map <-leaflet() %>%addTiles()map
La carte est désormais interactive et on peut effectuer des zooms ou se déplacer.
Calage avec setView()
Nous allons ensuite choisir un point de référence, par exemple la place de la gare à Sucy-en-Brie. Pour trouver les coordonnées de latitude et longitude, la solution la plus simple est d’utiliser Google Maps puis de zoomer sur la zone d’étude et enfin d’effectuer un click droit avec la souris sur le point dont on cherche les coordonnées pour obtenir dans un popup les coordonnées recherchées :
On peut alors procéder à une double opération de centrage de notre carte et de définition d’une échelle d’observation afin que la carte produite par leafletcouvre bien la zone qui nous intéresse. Cette double opération est réalisée à l’aide de la fonction setView() assortie des trois paramètre suivants :
lng = pour la longitude
lat = pour la latitude
zoom = pour le degré d’aggrandissement de la carte de 1 pour le Monde entier à 20 pour une vision ulra locale
Une fois qu’on a vérifié le centrage avec un zoom fort (ici 17), on peut refaire la carte en utilisant un zoom plus faible, par exemple un zoom de 12 permettant de visualiser toute la commune de Sucy et les communes voisines.
Les tuiles OpenStreetMap qui servent de fonds de carte par défaut peuvent être remplacés par des tuiles personalisées fournies par des producteurs publics ou privés. On peut obtenir la liste des tuiles disponibles en tapant providers dans la console de R studio et les tester une par une. Mais il est souvent plus simple et plus rapide d’aller visualiser les tuiles disponibles sur ce site web où l’on peut centrer le monde sur sa zone d’étude et voir ce que donnent les différentes familles de tuiles.
A titre d’exemple, les tuiles Stamen.Watercolor donnent une touche pastel artistique à la carte :
Tandis que la couche Esri.WorldTopoMap fournit une imagerie précise mais de couleurs plus neutre que les tuiles OpenStreetMap , ce qui sera intéressant si on superspose des marqueurs de couleur vive.
L’usage le plus fréquent de leafletconsiste à ajouter des éléments de localisation ponctuelle appelés markerset de rendre ces objets ponctuels interactifs avec l’ouverture de fenêtres popupslorsqu’on clique dessus avec la souris. On va donc voir pas à pas comment construire de telles cartes interactives en partant du cas le plus simple (marqueur unique) pour aller vers les cas plus complexes (ensemble de marqueurs de taille, couleur et formes différentes).
Nous allons commencer par indiquer l’emplacement de la place de la gare de Sucy-en-Brie sur notre carte précédente à l’aide de la fonction addMarkers() :
On constate que le marqueur donne bien la position choisi mais n’est pas interactif. Il faut ajouter plus de paramètres pour assurer l’interactivité.
Ajout d’un labelou d’un popup
On peut définir deux comportements d’un marker selon que la souris ne fait que passer dessus (label) ou selon que l’utilisateur effectue un click sur marker et déclenche l’ouverture d’une fenêtre (popup). Dans sa version la plus simple, l’interactivité consiste à ajouter une chaîne de caractère à ces deux paramètres.
icone_gare <-makeIcon(iconUrl ="img/gare_sucy_coord_googlemap.png")map <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77141, lng=2.50870, zoom =12) %>%addMarkers(lat =48.77141, lng=2.50870,# En passant la sourislabel ="GARE DE SUCY-BONNEUIL", # En cliquant sur l'iconepopup ="La gare RER A de Sucy Bonneuil est bien reliée aux communes environnantes par un réseau de bus partant dans toutes les directions")map
Amélioration du popup
Mais on peut faire beaucoup mieux, notamment pour la fenêtre popupqui peut prendre la forme d’une mini-page web dont on fixe le contenu en html avec la fonction paste0() et les dimensions avec le sous-paramètre popupOptions().
# Préparation de la fenêtre Popup my_popup =paste0("<b> LA GARE DE SUCY","</b><br/><img src=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Gare_Sucy-en-Brie.jpg/1200px-Gare_Sucy-en-Brie.jpg width='200px'><br/>","La gare RER A de Sucy Bonneuil est bien reliée aux communes environnantes par un réseau de bus partant dans toutes les directions.")# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77141, lng=2.50870, zoom =12) %>%addMarkers(lat =48.77141, lng=2.50870,# En passant la sourislabel ="GARE DE SUCY-BONNEUIL", # En cliquant sur l'iconepopup = my_popup, # Quelques options de la popuppopupOptions =list(maxHeight =150, maxWidth =200))map
Prolongements
Et voila, le tour est joué. Il faut maintenant réfléchir à la façon de construire une carte comportant un ensemble d’épingles similaires avec des couleurs ou des formes différentes, des messages différents, des photographies variées … Il ne sera alors évidemment pas possible d’ajouter une commande addMarkers() pour chaque épingle si la carte en comporte des centaines.
Nous allons prendre comme exemple la cartographie des logements sociaux tels qu’ils sont recensés par l’état dans le RPLS (Répertoire Permanent des Logements Sociaux). Pour plus de détails sur l’acquisition des données, on pourra se reporter au documnt suivant :https://claudegrasland.github.io/logement/
Préparation des données
On charge le fichier des logements sociaux du Val de Marne en 2019
DROIT DEPCOM CODEPOSTAL LIBCOM NUMVOIE INDREP TYPVOIE NOMVOIE NUMAPPT
1 1 94002 94140 Alfortville 1 SQUARE DOLET 501
NUMBOITE ESC COULOIR ETAGE COMPLIDENT ENTREE BAT IMMEU COMPLGEO LIEUDIT QPV
1 NA NA 00 01 DOLET 2
TYPECONST NBPIECE SURFHAB CONSTRUCT LOCAT PATRIMOINE ORIGINE FINAN FINANAUTRE
1 C 3 50 1927 1927 1927 1 99 99
CONV NUMCONV DATCONV NEWLOGT CUS DPEDATE DPEENERGIE
1 1 94/1/121985/79444/1/094005/327 17/12/1985 NA NA 12/2012 D
DPESERRE SRU_EXPIR SRU_ALINEA CODSEGPATRIM LIBSEGPATRIM PMR REG
1 D 2020 1 2 Sud Alfortville 1 11
LIBREG DEP LIBDEP EPCI LIBEPCI EPSG
1 Île-de-France 94 Val-de-Marne 200054781 Métropole du Grand Paris 2154
X Y PLG_QP PLG_IRIS PLG_ZUS PLG_ZFU PLG_QVA QUALITE_VOIE
1 657780.1 6855278 HZ 0201 HZ HZ CSZ 1
QUALITE_NUMERO QUALITE_XY DISTANCE_PRECISION QUALITE_QP QUALITE_IRIS
1 1 11 NA 1 1
QUALITE_ZUS QUALITE_ZFU QUALITE_QVA COMAQP COMRIL latitude longitude
1 1 NA 1 1 1 48.7962 2.425252
result_label result_type result_id result_score
1 1 Square Dolet 94140 Alfortville housenumber 94002_2562_00001 0.74
[ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 5 rows ]
Le fichier logt comporte 177902 lignes, chacune correspondant à un logement. On le transforme en fichier d’adresse en fusionnant les logements et on agrège quelques informations sur les logements situés à la même adresse
# A tibble: 6 × 8
# Groups: Commune, Adresse, latitude [6]
Commune Adresse latit…¹ longi…² nblogt ancien surfmoy piecmoy
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <int> <int> <dbl> <dbl>
1 Ablon-sur-Seine 10 Rue de l'Egl… 48.7 2.42 76 1956 55.2 3.01
2 Ablon-sur-Seine 11 Rue Saint Ge… 48.7 2.42 12 1986 58 2.58
3 Ablon-sur-Seine 13 Rue Edouard … 48.7 2.42 5 1992 52.6 2.8
4 Ablon-sur-Seine 13 Rue Saint Ge… 48.7 2.42 28 1986 67 3.11
5 Ablon-sur-Seine 2 Rue Jacques J… 48.7 2.42 23 2004 61.8 2.87
6 Ablon-sur-Seine 2 bis Impasse G… 48.7 2.42 20 1976 79.6 3.45
# … with abbreviated variable names ¹latitude, ²longitude
Le fichier adresse ne comporte plus que 11908 lignes correspondant aux adresses où se trouvent des logement sociaux. Ceux-ci étant le plus souvent nombreux à la même adresse dès lors qu’il s’agit de tours ou de barres.
On va prendre comme exemple les logements sociaux de trois communes voisines : Sucy-en-Brie, Bonneuil-sur-Marne et Ormesson-sur-Marne
On commence par créer une carte des localisations des logements sociaux avec AddCircleMarkers()
# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addCircleMarkers(data=sel,lat =~latitude,lng =~longitude)map
Réglage de la taille des cercles
On règle la taille des cercles en fonction du nombre de logements
# Calcul du diamètre des cercles sel$myradius <-5+15*sqrt(sel$nblogt/max(sel$nblogt,na.rm=T)) # Taille minimale de 5 et maximum de 20 pixels# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addCircleMarkers(data=sel,lat =~latitude,lng =~longitude,radius=~myradius, # diamètrestroke=FALSE, # pas de bordure fillOpacity =0.5) # opacité map
Réglage de la couleur des cercles
On fait varier la couleur des cercles en fonction de l’ancienneté des logements
# Calcul du diamètre des cercles sel$myradius <-5+15*sqrt(sel$nblogt/max(sel$nblogt,na.rm=T)) # Taille minimale de 5 et maximum de 20 pixels# Choix des classes mycut<-c(1900, 1950,1960,1970,1980,1990,2000, 2010,2020)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('Spectral', sel$ancien,bins=mycut)# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addCircleMarkers(data=sel,lat =~latitude,lng =~longitude,radius=~myradius, # diamètrestroke=TRUE, # bordure weight=1 , # épaisseur de la bordurecolor="black", # couleur de la bordureopacity =0.7 , # opacité de la bordure fillOpacity =0.5, # opacité fillColor =~mypal(ancien) ) %>%addLegend(data = sel,pal = mypal, title ="Ancienneté",values =~ancien, position ='topright') map
Ajout d’un popup d’information
On rajoute un popup et au passage on change les tuiles.
# Calcul du diamètre des cercles sel$myradius <-5+15*sqrt(sel$nblogt/max(sel$nblogt,na.rm=T)) # Taille minimale de 5 et maximum de 20 pixels# Choix des classes mycut<-c(1900, 1950,1960,1970,1980,1990,2000, 2010,2020)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('Spectral', sel$ancien,bins=mycut)# Préparation des popups mypopups <-lapply(seq(nrow(sel)), function(i) {paste0( paste("Adresse : " ,sel$Adresse[i]), '<br>', paste("Nb. de logements : " ,sel$nblogt[i]), '<br>', paste("Ancienneté : ", sel$ancien[i]), '<br>',paste("Surface moyenne (m2) : " ,round(sel$surfmoy[i],1)), '<br>', paste("Nb moyen de pièces :", round(sel$piecmoy[i],2)) ) }) mypopups<-lapply(mypopups, htmltools::HTML) # Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addCircleMarkers(data=sel,lat =~latitude,lng =~longitude,radius=~myradius, # diamètrestroke=TRUE, # bordure weight=1 , # épaisseur de la bordurecolor="black", # couleur de la bordureopacity =0.7 , # opacité de la bordure fillOpacity =0.5, # opacité fillColor =~mypal(ancien),popup = mypopups, ) %>%addLegend(data = sel,pal = mypal, title ="Ancienneté",values =~ancien, position ='topright') map
Choix des tuiles
# Calcul du diamètre des cercles sel$myradius <-5+15*sqrt(sel$nblogt/max(sel$nblogt,na.rm=T)) # Taille minimale de 5 et maximum de 20 pixels# Choix des classes mycut<-c(1900, 1950,1960,1970,1980,1990,2000, 2010,2020)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('Spectral', sel$ancien,bins=mycut)# Préparation des popups mypopups <-lapply(seq(nrow(sel)), function(i) {paste0( paste("Adresse : " ,sel$Adresse[i]), '<br>', paste("Nb. de logements : " ,sel$nblogt[i]), '<br>', paste("Ancienneté : ", sel$ancien[i]), '<br>',paste("Surface moyenne (m2) : " ,round(sel$surfmoy[i],1)), '<br>', paste("Nb moyen de pièces :", round(sel$piecmoy[i],2)) ) }) mypopups<-lapply(mypopups, htmltools::HTML) # Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%# TuilesaddTiles(group ="OSM ") %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap', group ="ESRI topo.") %>%addProviderTiles('Esri.WorldImagery', group ="ESRI photo.") %>%# Contrôle des tuilesaddLayersControl( baseGroups =c("OSM","ESRI topo.","ESRI photo."),position ="bottomright") %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addCircleMarkers(data=sel,lat =~latitude,lng =~longitude,radius=~myradius, # diamètrestroke=TRUE, # bordure weight=1 , # épaisseur de la bordurecolor="black", # couleur de la bordureopacity =0.7 , # opacité de la bordure fillOpacity =0.5, # opacité fillColor =~mypal(ancien),popup = mypopups, ) %>%addLegend(data = sel,pal = mypal, title ="Ancienneté",values =~ancien, position ='topright') map
Carte de polygones
Chargement d’un fichier sf
On prend comme exemple les données relatives au nombres de ménages en HLM dans le Val de Marne à l’échelle des IRIS. `
map<-readRDS("carto/logt/map_iris_hlm.RDS") # Fichierclass(map) # vérifie que le format est bien sf
Les coordonnées géométriques sont actuellement projetées selon la projection (crs = RF93_Lambert_93 qui est la projection de référence utilisée en France. Cette projection permet de calculer au mieux les distances avec une précision de l’ordre du mètre.
Mais les données ainsi projetées ne sont pas utilisables par leafletqui attend des coordonnées de latitude et longitude non projetées . On doit donc reprojeter le fond de carte pour le rendre utilisable par Leaflet et ajouter des colonnes lat et lng. Cela se fait facilement avec la fonction st_transform()du package sf en lui donnant comme paramètre (crs=4326) ce qui correspond à la projection WGS 84.
Le fichier est en apparence le même mais les coordonnées de la variable geometry sont désormais en degrés décimaux. Et on peut du coup extraire pour chaque polygone les coordonnées du point central à l’aide des fonctions st_centroid() et st_coordinates()
X Y
1 2.421236 48.72462
2 2.411843 48.81246
3 2.416605 48.81246
4 2.419945 48.80882
5 2.416551 48.80732
6 2.412527 48.80760
On ajoute ces deux variables de coordonnées dans notre fichier principal pour pouvoir les combiner avec les autres variables
mapiris$lng<-coo[,1]mapiris$lat<-coo[,2]
Création d’une carte des communes
si nous de disposons pas déjà d’une carte de communes, on peut la réaliser facilement en agrégeant les données IRIS par la variable NOM_COM puis ajouter les centroïdes de ces dernières comme on l’a fait pour les IRIS.
Un message nous avertit qu’il aurait mieux valu calculer les centroïdes sur des données projetées mais ce n’est pas absolument indispensable si l’on ne cherche pas une précision absolue.
Affichage avec addPolygons()
La fonction leaflet de base pour tracer des polygones est addPolygons() qui est l’équivalent de addMarkers() que l’on a vu précédemment. Mais la différence importante est que l’on peut désormais fournir un fichier sf aux fonctions addPolygons et addMarkers puis accéder aux variables contenues dans ce fichier en utilisant un tilde ’~’suivi du nom de la variable.
On peut par exemple construire une carte des communes avec un label donnant le nom
# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =12) %>%addPolygons(data = mapcom,color =c("red","orange","yellow","green","blue"),label =~NOM_COM)map
On peut superposer plusieurs cartes de polygones à condition que certaines soient composée uniquement de lignes de contour (fill =) dont on peut régler l’épaisseur (weight=) ou la couleur (color =). Les labels ou popup ne pourront a priori concerner également qu’une seule couche.
# Ajout de la variable couleurmapiris$comcolor<-as.factor(mapiris$NOM_COM)levels(mapiris$comcolor)<-rainbow(50)# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =12) %>%addPolygons(data = mapiris,fill =TRUE,color =~comcolor,label =~NOM_IRIS,weight =1) %>%addPolygons(data = mapcom,fill =FALSE,color ="black",weight =2)map
Cartes choroplèthes aveccolorBin()
De la même manière que nous avons affiché la couleur des communes dans chaque IRIS, nous pouvons proposer une carte choroplèthe du % de personnes habitant dans des HLM et ajouter un popup donnant la valeur de l’indicateur si l’on clique. La seule difficulté est de préparer une palette de couleur à l’aide de l’une des fonction colorNumeric(), colorBin(), colorQuantile() ou colorFactor().
Voyons un exemple sur la variable pct_1 qui est le % de logements sociaux. Supposons que l’on veuille examiner la part des logements sociaux qui sont très supérieurs ou très inférieurs à 20% en prenant des classes qui suivent une progression géométrique :
# Choix de la variable myvar <-mapiris$HLM_pct# Choix des classes mycut<-c(0, 5, 10, 20,40,100)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('RdYlBu', myvar,bins=mycut)# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =12) %>%addPolygons(data = mapiris,fillColor =~mypal(HLM_pct),fillOpacity =0.5,color ="white",label =~HLM_pct,# popup = mypop,weight =1) %>%addLegend(data = mapiris,pal = mypal, title ="% ménages en HLM",values =~HLM_pct, position ='topright') %>%addPolygons(data = mapcom,fill =FALSE,color ="black",weight =2)map
Cartes de stock avec addCircleMarkers()
Notre carte est intéressante mais elle ne permet pas de voir quelle est la population concernée par le logement social. En effet, certains IRIS sont très étendus alors qu’ils regroupent peu de population et d’autres sont très petits mais comporte beaucoup de logements sociaux. Ce qui est logique puisque les HLM sont le plus souvent des immeubles à plusieurs étages.
Nous allons donc superposer sur la carte précédente le nombre de personnes vivant en logement social. Puisqu’il s’agit d’un stock, nous devrons utiliser un figuré ponctuel avec une surface proportionnelle au nombre de ménages en HLM.
# Choix de la variable myvar <-mapiris$HLM_pct# Choix des classes mycut<-c(0, 5, 10, 20,40,100)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('RdYlBu', myvar,bins=mycut)# Calcul du diamètre des cercles myradius <-8*sqrt(mapiris$MEN_HLM/max(mapiris$MEN_HLM, na.rm=T))# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =12) %>%addPolygons(data = mapiris,fillColor =~mypal(HLM_pct),fillOpacity =0.5,color ="white",label =~HLM_pct,# popup = mypop,weight =1) %>%addLegend(data = mapiris,pal = mypal, title ="% ménages en HLM",values =~HLM_pct, position ='topright') %>%addCircleMarkers(data=mapiris,lat =~lat,lng =~lng,radius = myradius,stroke =FALSE,label =~MEN_HLM,fillColor ="gray50",fillOpacity =0.5)%>%addPolygons(data = mapcom,fill =FALSE,color ="black",weight =2)map
La cerise sur le gâteau …
Et pour terminer notre belle carte, nous allons ajouter une fenêtre popup apportant à l’utilisateur tous les renseignements sur chaque IRIS. Pour cela nous allons devoir construire chaque fenêtre popup au format HTML préalablement à l’affichage des cartes en utilisant des outils issus sdes packaghes htmltoolset htmlwidgets. On supprime les labels des deux couches, l’utilisateur ayant désormais juste à cliquer sur un Iris pour obtenir tous les renseignements dans une seule fenêtre
# Choix de la variable myvar <-mapiris$HLM_pct# Choix des classes mycut<-c(0, 5, 10, 20,40,100)# Choix de la palette (c'est une fonction !) mypal <-colorBin('RdYlBu', myvar,bins=mycut)# Calcul du diamètre des cercles myradius <-8*sqrt(mapiris$MEN_HLM/max(mapiris$MEN_HLM,na.rm=T))# Préparation des popups mypopups <-lapply(seq(nrow(mapiris)), function(i) {paste0( paste("Commune : ",mapiris$NOM_COM[i]), '<br>',paste("Iris : " ,mapiris$NOM_IRIS[i]), '<br>', paste("Nb. de ménages : " ,mapiris$MEN_TOT[i]), '<br>', paste("Nb. de ménages en HLM : " ,mapiris$MEN_HLM[i]), '<br>', paste("% ménages . en HLM :", mapiris$HLM_pct[i]) ) }) mypopups<-lapply(mypopups, htmltools::HTML)# Réalisation de la cartemap <-leaflet() %>%addProviderTiles('Esri.WorldTopoMap') %>%setView(lat =48.77, lng=2.53, zoom =13) %>%addPolygons(data = mapiris,fillColor =~mypal(HLM_pct),fillOpacity =0.5,color ="white",popup = mypopups,weight =1,highlightOptions =highlightOptions(weight =3, color ='green')) %>%addLegend(data = mapiris,pal = mypal, title ="% ménages en HLM",values =~HLM_pct, position ='topright') %>%addCircleMarkers(data=mapiris,lat =~lat,lng =~lng,radius = myradius,stroke =FALSE,fillColor ="gray50",fillOpacity =0.5)%>%addPolygons(data = mapcom,fill =FALSE,color ="black",weight =2)map
On peut alors procéder à une double opération de centrage de notre carte et de définition d’une échelle d’observation afin que la carte produite par